Esta es la aplicación para Linux llamada fvcore, cuya última versión se puede descargar como fvcoresourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada fvcore con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
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fvcore
DESCRIPCIÓN
fvcore es una biblioteca de utilidades ligera que factoriza componentes comunes orientados al rendimiento utilizados en las bases de código de visión artificial de Facebook/Meta. Proporciona capas numéricas y de pérdida (p. ej., pérdida focal, smooth-L1, IoU/GIoU) implementadas para mayor velocidad y claridad, junto con ayudantes de inicialización y capas de normalización para la creación de modelos de PyTorch. Sus módulos comunes incluyen temporizadores, registro, puntos de control, patrones de registro y ayudantes de configuración que reducen el texto repetitivo en el código de investigación. Una capacidad destacada es el conteo de FLOP y activación, que analiza gráficos arbitrarios de PyTorch para informar el coste por operador y por módulo para una elaboración de perfiles precisa. La capa de E/S de archivos (PathManager) abstrae el almacenamiento local/remoto para que el mismo código pueda leer desde discos, depósitos en la nube o puntos finales HTTP. Gracias a su pequeño tamaño, estabilidad y amplias pruebas, fvcore se importa con frecuencia en proyectos como Detectron2 y PyTorchVideo para evitar la duplicación de infraestructura y mantener los repositorios de investigación.
Caracteristicas
- Pérdidas y capas rápidas de PyTorch comúnmente utilizadas en detección y segmentación
- Herramientas de análisis de activación y FLOP para la creación de perfiles computacionales detallados
- Utilidades de punto de control, registro, cronometraje y registro para bucles de entrenamiento limpios
- Abstracción de PathManager para E/S de archivos locales y remotos uniformes
- Ayudantes de inicialización de peso y utilidades de normalización
- Diseño pequeño y modular que se adapta fácilmente a proyectos de investigación.
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/fvcore.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
